一 multiprocessing模块介绍:
python中的多线程无法利用多核优势,如果想要充分地使用多核CPU的资源(os.cpu_count()查看),在python中大部分情况需要使用多进程。Python提供了multiprocessing。
multiprocessing模块用来开启子进程,并在子进程中执行我们定制的任务(比如函数),该模块与多线程模块threading的编程接口类似。
multiprocessing模块的功能众多:支持子进程、通信和共享数据、执行不同形式的同步,提供了Process、Queue、Pipe、Lock等组件。
需要再次强调的一点是:与线程不同,进程没有任何共享状态,进程修改的数据,改动仅限于该进程内
二 Process类的介绍:
Process([group [, target [, name [, args [, kwargs]]]]]),由该类实例化得到的对象,表示一个子进程中的任务(尚未启动)
强调:
1. 需要使用关键字的方式来指定参数
2. args指定的为传给target函数的位置参数,是一个元组形式,必须有逗号
~~~~参数介绍:
1.group参数未使用,值始终为None
2.target表示调用对象,即子进程要执行的任务
3.args表示调用对象的位置参数元祖,args=(1,2,‘egon’,‘age’:18)
4.kwargs表示调用对象的字典,kwargs={‘name’:‘egon’,‘age’:18}
5.name为子进程的名称
~~~~方法介绍:
1.p.start():启动进程,并调用该子进程中的p.run()
2.p.run():进程启动时运行的方法,正是他去调用target指定的函数,一定要实现该方法我们自定义类的类中一定要实现该方法
3.p.terminate():强制终止进程p,不会进行任何清理操作,如果p创建了子进程,该子进程就成了僵尸程序,使用该方法需要特别小心这种情况。如果p还保存了一个锁n那么也将不会被释放,进而导致死锁
4.p.is_alive():如果p仍然运行,返回Ture
5.p.join([timeout]):主线程等待p终止。timeout是可选的超时时间,需要强调的是,p.join只能join住start开启的进程,而不能jion住run开启的进程
~~~~属性介绍:
1.p.daemon:默认值为False,如果设为True,代表p为后台运行的守护进程,当p的父进程终止时,p也随之终止,并且设定为True后,p不能创建自己的新进程,必须在p.start()之前设置
2.p.name:进程的名称
3.p.pid:进程的pid
4.p.exitcode:进程在运行时为None、如果为–N,表示被信号N结束(了解即可)
5.p.authkey:进程的身份验证键,默认是由os.urandom()随机生成的32字符的字符串。这个键的用途是为涉及网络连接的底层进程间通信提供安全性,这类连接只有在具有相同的身份验证键时才能成功(了解即可)
三 Process类的使用:
注意:在windows中Process()必须放到# if __name__ == '__main__':下
由于Windows没有fork,多处理模块启动一个新的Python进程并导入调用模块。
如果在导入时调用Process(),那么这将启动无限继承的新进程(或直到机器耗尽资源)。
这是隐藏对Process()内部调用的原,使用if __name__ == “__main __”,这个if语句中的语句将不会在导入时被调用。
1.创建并开启子进程的两种方式
#开进程的方法一:
import time
import random
from multiprocessing import Process
def piao(name):
print('%s piaoing' %name)
time.sleep(random.randrange(1,5))
print('%s piao end' %name)
p1=Process(target=piao,args=('egon',)) #必须加,号
p2=Process(target=piao,args=('alex',))
p3=Process(target=piao,args=('wupeqi',))
p4=Process(target=piao,args=('yuanhao',))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()
print('主线程')
方法一
#开进程的方法二:
import time
import random
from multiprocessing import Process
class Piao(Process):
def __init__(self,name):
super().__init__()
self.name=name
def run(self):
print('%s piaoing' %self.name)
time.sleep(random.randrange(1,5))
print('%s piao end' %self.name)
p1=Piao('egon')
p2=Piao('alex')
p3=Piao('wupeiqi')
p4=Piao('yuanhao')
p1.start() #start会自动调用run
p2.start()
p3.start()
p4.start()
print('主线程')
方法二
2.Process对象的join方法:
from multiprocessing import Process
import time
import random
class Piao(Process):
def __init__(self,name):
self.name=name
super().__init__()
def run(self):
print('%s is piaoing' %self.name)
time.sleep(random.randrange(1,3))
print('%s is piao end' %self.name)
p=Piao('egon')
p.start()
p.join(0.0001) #等待p停止,等0.0001秒就不再等了
print('开始')
join:主进程等,等待子进程结束
from multiprocessing import Process
import time
import random
def piao(name):
print('%s is piaoing' %name)
time.sleep(random.randint(1,3))
print('%s is piao end' %name)
p1=Process(target=piao,args=('egon',))
p2=Process(target=piao,args=('alex',))
p3=Process(target=piao,args=('yuanhao',))
p4=Process(target=piao,args=('wupeiqi',))
p1.start()
p2.start()
p3.start()
p4.start()
#有的同学会有疑问:既然join是等待进程结束,那么我像下面这样写,进程不就又变成串行的了吗?
#当然不是了,必须明确:p.join()是让谁等?
#很明显p.join()是让主线程等待p的结束,卡住的是主线程而绝非进程p,
#详细解析如下:
#进程只要start就会在开始运行了,所以p1-p4.start()时,系统中已经有四个并发的进程了
#而我们p1.join()是在等p1结束,没错p1只要不结束主线程就会一直卡在原地,这也是问题的关键
#join是让主线程等,而p1-p4仍然是并发执行的,p1.join的时候,其余p2,p3,p4仍然在运行,等#p1.join结束,可能p2,p3,p4早已经结束了,这样p2.join,p3.join.p4.join直接通过检测,无需等待
# 所以4个join花费的总时间仍然是耗费时间最长的那个进程运行的时间
p1.join()
p2.join()
p3.join()
p4.join()
print('主线程')
#上述启动进程与join进程可以简写为
# p_l=[p1,p2,p3,p4]
#
# for p in p_l:
# p.start()
#
# for p in p_l:
# p.join()
有了join,程序不就是串行了吗???
四 守护进程:
主进程创建守护进程
其一:守护进程会在主进程代码执行结束后就终止
其二:守护进程内无法再开启子进程,否则抛出异常:AssertionError: daemonic processes are not allowed to have children
注意:进程之间是互相独立的,主进程代码运行结束,守护进程随即终止
from multiprocessing import Process
import time
import random
class Piao(Process):
def __init__(self,name):
self.name=name
super().__init__()
def run(self):
print('%s is piaoing' %self.name)
time.sleep(random.randrange(1,3))
print('%s is piao end' %self.name)
p=Piao('egon')
p.daemon=True #一定要在p.start()前设置,设置p为守护进程,禁止p创建子进程,并且父进程代码执行结束,p即终止运行
p.start()
print('主')
五 进程同步(锁,也叫互斥锁)
进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的,
竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理
part1:多个进程共享同一打印终端
#并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱
from multiprocessing import Process
import os,time
def work():
print('%s is running' %os.getpid())
time.sleep(2)
print('%s is done' %os.getpid())
if __name__ == '__main__':
for i in range(3):
p=Process(target=work)
p.start()
并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱
#由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但避免了竞争
from multiprocessing import Process,Lock
import os,time
def work(lock):
lock.acquire()
print('%s is running' %os.getpid())
time.sleep(2)
print('%s is done' %os.getpid())
lock.release()
if __name__ == '__main__':
lock=Lock()
for i in range(3):
p=Process(target=work,args=(lock,))
p.start()
加锁:由并发变成了串行,牺牲了运行效率,但避免了竞争
part2:多个进程共享同一文件
文件当数据库,模拟抢票
#文件db的内容为:{"count":1}
#注意一定要用双引号,不然json无法识别
from multiprocessing import Process,Lock
import time,json,random
def search():
dic=json.load(open('db.txt'))
print('